対話コンテキストとトピッククラスタリングを用いた ドメイン外発話の検出

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2004-12-22
• タイトル: 対話コンテキストとトピッククラスタリングを用いた ドメイン外発話の検出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Out -of- Domain Detection Incorporating Dialogue Context and Topic Clustering
• 言語: eng
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 京都大学情報学研究科知能情報学専攻／ATR 音声言語コミュニケーション研究所
• 著者所属: 京都大学情報学研究科知能情報学専攻／ATR 音声言語コミュニケーション研究所
• 著者所属: ATR 音声言語コミュニケーション研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kyoto University/ATR Spoken Language Translation Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kyoto University/ATR Spoken Language Translation Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): ATR Spoken Language Translation Laboratories
• 著者名: レーンイアン; 河原, 達也; 中村, 哲
• 著者名(英): Ian, R.Lane; Tatsuya, Kawahara; Satoshi, Nakamura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 音声言語システムにおいて、システムが想定しない発話（ドメイン外発話）の検出が重要な問題である。我々は以前、トピック分類の信頼度とドメイン内検証モデルを用いた検出の枠組みを提案した。本稿では、自然対話を扱えるように２つの手法を導入する。まず、対話コンテキストを導入するため、文、トピック分類、ドメイン内検証の信頼度の３段階のレベルで複数の発話を結合する手法を検討した。さらに、話し言葉音声に対するシステムの頑健性を向上させるためにトピッククラスタリングを導入する。この手法を用いることでトピックが明確ではない発話でも有用なトピック信頼度を得ることができる。ATRの音声翻訳システムを介した自然対話によりシステムの評価を行い、二つの手法を用いることで、ドメイン外発話の検出制度を改善することができた。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The detection and handling of OOD (out-of domain) user utterances are significant problems for spoken language systems. We have proposed a novel OOD detection framework, which makes use of classification confidence scores of multiple topics. in this paper, we extend this framework in order to handle natural language dialogue. Specifically, two issues are addressed. First, to effectively incorporate dialogue context, we investigate methods to combine multiple utterances at various stages of the OOD detection process: at the sentence, topic classification, and in-domain verification level. Second, to improve robustness on spontaneous speech, we introduce a topic clustering scheme which provides reliable topic classification confidence even for indistinct utterances. The system was evaluated on natural dialogue via the ATR speech-to-speech translation system, and a significant improvement in OOD detection accuracy was achieved by incorporating the two proposed techniques.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10442647
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告音声言語情報処理（SLP）; 巻 2004, 号 131(2004-SLP-054), p. 295-300, 発行日 2004-12-22
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会